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Aufgaben Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung von Datenbanken und skalierbaren Datenarchitekturen für AI-Anwendungen Aufbau, Weiterentwicklung und Betrieb von Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten Entwicklung geeigneter Lösungen für Data Storage, Datenintegration sowie Batch- und Streaming-Verarbeitung Aufbereitung und Bereitstellung von Daten als Grundlage für AI-Anwendungen Anwendung von AI- und Machine-Learning-Methoden zur Datenanalyse und Entwicklung datenbasierter Lösungen Integration von Daten- und ML-Lösungen in bestehende Software- und Systemlandschaften über APIs und Services Mitarbeit bei Data Governance, Data Lifecycle Management sowie Datenzugriffs- und Sicherheitskonzepten
Anforderungen Abgeschlossene Ausbildung Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung respektive Quereinsteiger/in mit gleichwertiger praktischer Erfahrung Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und in der Umsetzung komplexer datengetriebener Lösungen Fundierte Kenntnisse in relationalen Datenbanken, Object Stores und Vektordatenbanken Sehr gute Kenntnisse im Data Engineering, insbesondere in Datenmodellierung, Datenintegration, Datenpipelines und Storage-Technologien Solides Verständnis von Kubernetes-basierten Umgebungen und Enterprise-Storage, insbesondere NetApp Selbstständige, analytische und lösungsorientierte Arbeitsweise Fliessende Deutschkenntnisse; Englischkenntnisse (Level B2) von Vorteil Militärische Karriere als höherer Unteroffizier oder Offizier von Vorteil
Sprachen Fliessende Deutschkenntnisse; Englischkenntnisse (Level B2) von Vorteil



